在科学实验中,有两个重要的东西,称为自变量和因变量。在本文中,我们将研究什么是自变量和因变量,包括类型和示例。
自变量是科学家在实验中改变或控制的变量。他们这样做是为了看看因变量会发生什么。
因变量是科学家在实验中测试和测量的东西。这取决于科学家如何处理自变量。当科学家改变自变量时,他们观察并写下因变量发生的情况。
因此,简单来说,自变量是发生变化的变量,因变量是显示该变化结果的变量。科学家们观察当他们对自变量采取行动时,因变量如何反应。
什么是自变量?
自变量是科学家在实验中故意改变的东西,以观察会发生什么。这就像一个开关,他们打开或关闭以查看效果。科学家有时可以将此开关设置为不同的值以了解更多信息。但是,在某些情况下,他们无法直接控制它,但他们仍然观察它如何影响实验结果。
科学家可能会使用不同的词语来谈论自变量。例如,当他们进行线性回归时,他们可能会将自变量称为“右侧变量”,因为它们显示在图表的右侧。他们也可能称它们为预测变量,因为它们帮助科学家预测实验中会发生什么。
另一个名称是解释变量,因为它们有助于解释最终结果。因此,自变量就像科学家改变或观察以了解它如何影响实验的关键因素。
两种类型的自变量
- 实验变量: 这些也被称为控制变量,因为研究人员可以在实验过程中改变或控制它们,以了解它们如何影响结果。例如,如果科学家想要测试不同量的阳光如何影响植物生长,他们可以控制植物接收的阳光量。
- 主题变量: 与实验变量不同,研究人员无法控制受试者变量。尽管如此,它们在实验中仍然很有价值,因为它们可以帮助回答研究问题。例如,如果研究人员正在研究来自不同地区的高中生的标准化考试成绩,他们无法控制或改变每个学生来自的地区。然而,他们仍然可以在学习之初利用地区差异对学生进行分组。
自变量的示例
让我们看一些例子来更好地理解自变量。
首先,想象一下科学家们对不同数量的肥料如何影响植物生长感到好奇。在一项研究中,他们决定对不同的植物施用不同剂量的肥料。每株植物的施肥量是自变量。这个变量是科学家可以有意改变的。他们想看看它如何影响每株植物的生长。植物的生长是结果或因变量,因为它取决于肥料的量。
现在,让我们考虑一项关于数学测试结果的研究。研究人员有兴趣比较学习荣誉代数的学生和学习标准代数的学生的分数。学生对课程的选择是本研究中的自变量。研究人员无法控制或改变每个学生选择的课程。然而,他们仍然可以研究班级的选择是否会导致学生标准化考试成绩的差异。在这种情况下,标准化考试成绩是因变量,因为它们取决于学生的班级选择。
因此,在这两个例子中,科学家都在研究他们可以控制的一件事(自变量)如何可能导致他们正在观察的另一件事(因变量)的变化。这有助于他们理解科学世界中的关系和模式。
什么是因变量?
因变量是当您在科学实验中对另一个称为自变量的事物进行更改时会发生变化的变量。有些人也称其为“结果变量”或“响应变量”,因为它取决于自变量发生的情况。
当科学家进行实验时,他们遵循一条称为科学方法的规则。一条重要的规则是在实验中一次只改变一件事。其他一切都应该保持不变。这有助于科学家了解一件事(自变量)的变化如何影响其他事物(例如因变量)。
科学家不直接控制或改变因变量。相反,他们改变自变量,看看因变量会发生什么。这就像因果关系。科学家们预计因变量会根据他们对自变量的处理而上升或下降。
因此,简单来说,因变量是由于你在科学实验中对另一件事所做的事情而发生变化的东西。科学家希望了解事物之间是如何联系的,以及一件事如何使另一件事发生变化。
因变量的示例
让我们用两个现实生活中的例子来简单地探讨因变量:
- 植物生长研究: 想象一下,我们正在进行一个假装实验,看看不同数量的肥料如何影响植物生长。自变量,即我们有意改变的东西,是给予每株植物的肥料量。现在,因变量是我们测量和观察的变量——在本例中,它是记录的每株植物的生长情况。如果我们保持其他一切不变,比如水量、容器大小、阳光和生长时间,我们可以合理地说,植物的生长直接受到自变量的影响,即肥料。
- 数学测试分析: 假设我们对不同类型的代数课程如何影响学生的标准化考试成绩感兴趣。这里的自变量是学生的课程背景——他们是否参加了常规代数课程或荣誉代数课程。另一方面,因变量是学生在标准化考试中获得的分数。作为研究人员,我们无法控制或改变这些测试分数;我们只能选择不同课程背景的学生群体进行观察和比较。
在这两个例子中,因变量是我们正在观察和测量的变量,它会根据我们故意操纵的自变量而变化。它帮助我们理解我们所做的改变和我们观察到的结果之间的因果关系。
自变量和因变量示例
在科学实验中,有科学家控制的东西和他们观察的东西。让我们用一些例子来分解它。
示例 1:飞蛾与光
想象一下一位科学家正在研究飞蛾和光。他们想知道光的亮度是否会影响飞蛾的吸引力。科学家调整光亮度(自变量)并观察飞蛾的反应(因变量)。
示例 2:早餐和考试成绩
现在,想想学生和早餐。有人想知道吃早餐是否会影响考试成绩。实验者控制早餐(自变量)并观察测试分数如何变化(因变量)。即使早餐和分数之间没有联系,测试结果仍然取决于早餐。
示例 3:药物和血压
在另一项实验中,科学家检查一种药物是否比另一种药物更能控制高血压。药物类型是自变量,因变量是患者的血压。为了使实验更加准确,添加了控制变量(不含活性成分的安慰剂)。这有助于确定这两种药物是否真正影响血压。
研究中的自变量和因变量
在研究中,我们经常使用自变量和因变量,尤其是在实验和准实验研究中。让我们看一下研究问题的示例以及相应的自变量和因变量。
- 哪种光最适合番茄生长?
- 自变量:番茄植株生长的光照类型
- 因变量:番茄植株的生长速度
- 间歇性禁食如何影响血糖?
- 自变量:是否存在间歇性禁食
- 因变量:血糖水平
- 医用大麻可以减轻慢性疼痛吗?
- 自变量:是否使用医用大麻
- 因变量:疼痛的频率和强度
- 远程工作会影响工作满意度吗?
- 自变量:工作环境类型(远程或办公室)
- 因变量:工作满意度自我报告
在处理实验数据时,分析涉及生成描述性统计数据和可视化结果。统计检验的选择取决于变量类型、测量水平和自变量水平的数量。
通常情况下, t检验 or 方差分析 用于分析数据和解决研究问题。这些测试有助于得出结论并理解自变量和因变量之间的关系。
学习区分自变量和因变量
要区分自变量和因变量,请遵循以下简单指南:
- 操纵或观察: 首先,考虑变量是否可以由研究人员更改或选择(操纵),或者是否只是在实验过程中观察和测量(观察)。研究人员控制的变量始终是独立的。观察和记录的变量是相关的。即使研究人员无法控制主题变量,它们仍然被视为独立变量,因为它们会影响因变量。
- 绘图: 想象一下使用 X-Y 坐标平面在图表上绘制变量。自变量(可以更改的变量)通常位于 X 轴(水平)上。因变量(受变化影响的结果)位于 Y 轴(垂直)上。
- 第三种类型——混杂变量: 有时,存在第三种类型的变量,它不是独立的或非独立的,但仍然会扰乱结果——这些变量称为混杂变量。它们以研究人员可能意想不到的方式影响实验,例如不可预见的自变量。对变量进行排序并不总是在独立变量和因变量之间进行明确的选择。有些变量,比如混杂变量,并不完全适合这些类别。
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